Clasificadores: el encuentro entre Data Science, Machine Learning y Redes Neuronales

Con frecuencia, cuando se ponen de moda, las fronteras entre diferentes tecnologías o simplemente técnicas se vuelve confusas. A veces porque realmente no son tan nítidas, a veces porque el ‘marketing tecnológico’ intencionadamente aplica incorrectamente términos de moda a tecnologías ya conocidas y menos ‘glamurosas’, a veces por pura confusión o ignorancia del que usa…

Las fases de un proyecto de Data Science

Aunque Data Science es una disciplina que puede aplicarse a todo tipo de campos, a todo tipo de sectores, negocios e investigaciones, lo cierto es que, dejando aparte las diferencias particulares dependientes del campo de aplicación y situaciones específicas, en sus líneas básicas, siguen una mecánica muy parecida, unas fases que parecen repetirse una y…

Data Science y la pregunta adecuada

Establecer claramente objetivos es muy importante. Tener clara una estrategia es fundamental. Es una verdad válida para cualquier acción de una cierta ambición que emprendamos. Es importante para un cambio estratégico, para un proyecto clave o para una transformación digital. Y también es importante para un trabajo en Data Science. Sólo que, cuando hablamos de…

Big Data y la eficiencia en los pequeños detalles

En la búsqueda de la eficiencia a veces encontramos grandes betas, reingenierías disruptivas de procesos de negocio, automatizaciones masivas o grandes ideas… Es posible, pero muchas veces la eficiencia se consigue ‘rascando‘, fijándose en los detalles, eliminando pequeñas cosas superfluas…. según una filosofía más cercana a los principios de la ya casi venerable Calidad Total,…

Los ocho atributos de la calidad del dato

Vivimos en la era del conocimiento y la información. Pero ese conocimiento y esa información se asientan en datos, nacen de los datos. Si queremos disponer de una buena información y conseguir aumentar nuestro conocimiento, necesitamos datos, muchos datos y, además, datos de calidad. ¿Qué es eso de la calidad del dato? ¿Cómo podemos conseguirla?…

Conceptos claros… o la importancia del modelado de datos

No sé si el lector se encontrará familiarizado con el concepto de modelado que se utiliza en el  mundo de la ingeniería software. El modelado es una abstracción del mundo real, una visión simplificada pero formalmente nítida, de ese mundo real. El modelado se expresa mediante diagramas codificados en un lenguaje formal de naturaleza generalmente…

Las cinco disciplinas clave del Master Data Management

Ya hemos proporcionado una definición y alguna reflexión acerca de lo que es el Master Data Management. Avanzando un poco más, y casi como unos apuntes, anoto las cinco disciplinas clave que conforman el Master Data Management, siguiendo lo indicado en el libro ‘Multi-Domain Master Data Management‘ de Mark Allen y Dalton Cervo. Estas son…

¿Qué es el Master Data Management?

Al igual que unos posts más atrás iniciábamos una breve serie sobre Data governance intentando disponer de una definición, con éste iniciamos otra pequeña serie dedicada a Master Data Management y, de nuevo, lo hacemos buscando esa definición. Y en esta ocasión nos valemos del libro ‘Multi-Domain Master Data Management‘ de Mark Allen y Dalton…